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Se hace el análisis de la constitución genética única de las células del mieloma

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 24 Dec 2018
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Imagen: La heterogeneidad tumoral, la evolución clonal y la resistencia a la terapia se pudieron revelar mediante el análisis de células individuales de pacientes con mieloma múltiple (Fotografía cortesía del Instituto de Ciencia Weizmann).
Imagen: La heterogeneidad tumoral, la evolución clonal y la resistencia a la terapia se pudieron revelar mediante el análisis de células individuales de pacientes con mieloma múltiple (Fotografía cortesía del Instituto de Ciencia Weizmann).
El mieloma múltiple es el segundo tipo de cáncer hematológico más común. El mieloma múltiple ocurre cuando las células plasmáticas en la médula ósea, las células que producen anticuerpos, proliferan sin control y conducen a varios tipos de insuficiencia orgánica y muerte.

Un obstáculo importante en el diagnóstico de la enfermedad del mieloma es el hecho de que cada paciente es único y los análisis de sangre actuales son incapaces de identificar el inicio temprano de la enfermedad y de clasificar qué paciente debe recibir qué tratamiento. Los pacientes cuyos análisis de sangre de rutina revelan algunos rasgos distintivos de la enfermedad en una etapa temprana y precancerosa son seguidos de cerca con una estrategia de “vigilar y esperar”, pero cada año el 1% de ellos perderá en esta “ruleta rusa” y desarrollará la enfermedad del mieloma con todos sus síntomas.

Un gran equipo de científicos internacionales que colaboran con el Instituto de Ciencia Weizmann (Rehovot, Israel) aplicó la secuenciación de ARN de una sola célula para estudiar la heterogeneidad de 40 individuos a lo largo del espectro de progresión del mieloma múltiple, incluidos 11 controles sanos, demostrando una alta variabilidad interindividual que se puede explicar por la expresión de los controladores conocidos del mieloma múltiple y los factores supuestos adicionales.

El método nuevo secuencia el ARN en miles de células individuales de la sangre del paciente o de la médula ósea, identificando el programa genético específico que está activo en cada célula individual. Para comprender el plano del cáncer de mieloma, los científicos primero generaron un modelo de alta resolución de células plasmáticas normales mediante la secuenciación de decenas de miles de células de individuos sanos, a quienes les hicieron reemplazos de cadera y que sirvieron como grupo de control.

Las células plasmáticas de los pacientes tomados como control eran muy similares dentro y entre los individuos, mostrando básicamente un único plano común para las células plasmáticas normales. Al comparar el plano normal con los planos de los pacientes, se demostró que el plano constitutivo de las células cancerosas del mieloma es extremadamente heterogéneo, con cada paciente mostrando su propio y único modelo y con algunos pacientes que demostraron varios clones de tumores que mostraban más de un solo plano en un paciente.

Los investigadores identificaron estructuras subclonales extensas para 10 de 29 individuos con mieloma múltiple. En individuos asintomáticos con enfermedad temprana y en aquellos con enfermedad residual mínima postratamiento, detectaron células plasmáticas tumorales raras con características moleculares similares a las del mieloma activo, con posibles implicaciones para uso en terapias personalizadas. El análisis de células únicas de células tumorales circulantes raras permite una biopsia líquida exacta y la detección de células plasmáticas malignas, que reflejan la enfermedad de la médula ósea.

Ido Amit, PhD, inmunólogo y autor principal del estudio, dijo: “Hasta ahora, el análisis genómico de células individuales se limitaba a un pequeño número de laboratorios de investigación, presionamos constantemente los límites de la tecnología de manera que se convierta en una herramienta de diagnóstico y descubrimiento clínico importante”. El estudio se publicó el 6 de diciembre de 2018 en la revista Nature Medicine.

Enlace relacionado:
Instituto de Ciencia Weizmann


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